對很多技術團隊來說，在搭建智能數據架構的過程中，或多或少會遇到一些疑惑和挑戰，經過多次實踐后，有些團隊已經破除疑惑，成功探索出一條搭建智能數據架構之路，那么他們是如何實現這一技術的呢？在近日的個推技術沙龍成都站，幾位架構大師在現場開啟了數據技術的“腦暴時間”。

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諾基亞網絡成都研發中心研發經理

劉朋 《數據增長時代的研發管理》

企業在應對數據增長帶來的巨大挑戰時，需在研發和管理方面做好充足準備。

研發方面，提升數據存儲的擴展性；管理方面，除了增加對人和設備的管理外，要努力打造一支具有數據驅動型領導力的團隊，讓團隊中的決策以數據為依據，同時創造出以數據為核心的文化氛圍。

大數據時代，想要成為一名數據驅動型領導(Data-Driver Leader)，需要具備三大招式。

第一招：關注研發團隊的經濟效益數據（Take an Economic View）

研發團隊不僅是成本中心，他們也具有創造經濟效益的能力，作為一名數據驅動型領導，在日常工作中要關注相關技術實踐能否為公司帶來經濟利益。

第二招：讓團隊數據可視化(Transparency)

在一支研發團隊中，部門領導需要將數據可視化，讓團隊中的每個人都對核心數據有所了解，這樣一來，當問題出現時，每個人都有能力去解決。

第三招：基于數據，及時快速反饋(Fast Feedback)

在團隊運行過程中，作為領導者，不僅要制定好相應規劃，同時要不斷分析數據查找問題，并基于數據以及KPI給成員提供反饋。

雖然數據驅動型領導在推動公司決策方面具有重要作用，但隨著公司人員的擴充，部門墻和局部優化（Sub-optimization）越來越明顯，此時需要打破部門墻，讓各個部門和團隊都能圍繞一個共同的目標進行協作，以達到效益最大化的目標。

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個推大數據架構師

袁凱 《機器學習平臺建設與實踐》

機器學習工作的常規流程：運營者首先要將商業問題轉化為機器學習能夠解決的問題，然后再進行數據收集以及清洗和聚合的工作，接下來開啟數據探索和特征工程，經過上述步驟，便能得到事物預測所需要的全部因素，此時，運營者可以選用不同的算法，并將算法進行訓練，得到相應的應用模型。最后，運營者還需要利用真實的數據進行驗證，確保模型的可行性。

機器學習作為一門多領域交叉學科，是解決許多實際問題的有效工具。個推通過機器學習，構建了獨有的冷、熱、溫標簽，用以分析不同群體的基礎屬性和行為特征，描繪用戶的精準畫像，最終運用于智能推送和精準營銷。

想要完成機器學習平臺的建設，需要注意三大要點：

1.只有端到端的平臺建設才會真正產生價值，同時，特征工程的數據和代碼沉淀需要共享運營。

2.從成效出發，聚焦痛點，不要盲目跟隨行業，做好系統和培訓的一體化。

3.謹慎引入新技術棧。

為了避免機器學習平臺建設中出現的常見問題，個推的建模平臺會提供相應的IDE以及呈現相應特征的管理系統，同時還能提供標準化的ID匹配服務和數據抽取服務，減少工程師的重復工作。此外，個推提供的打包部署服務和后續監控服務，也能夠幫助企業保證平臺的順利運行。

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聚美優品大數據高級工程師

賀鵬《大數據3.0流計算與智能決策》

大數據3.0時期，Hadoop第一代、Spark內存計算第二代，早期流計算以及人工智能流計算同時并存。

早期流計算具有強一致性、數據亂序與延遲等五大困難點，Flink的出現，有效解決了這些難題，同時Flink還兼具了可以實時增量計算、SQL支持以及CEP支持等六大優點。

流計算發展至今，已經具備了CEP這一強大功能，這也是支撐流計算智能化的關鍵因素所在?，F實生活中，很多復雜的場景無法通過顯式規則來進行判斷(傳統編程為規則編程、指令編程以及if else編程)，比如你無法用if else寫出如何判斷哪一張圖片是樹葉，你無法用有限的規則寫出如何判斷數據流中哪些是人為操作、哪些是機器人刷單，此時需要用機器學習模型來檢測和匹配，同時需要ML和流計算相結合使用。

通常情況下， ML模型主流場景有分類和回歸兩大場景，他們可以檢查抽象中無狀態 f = fx(x1,x2 ..)無狀態模型(有狀態的模型典型代表rnn)，而在SQL語義中 UDF剛好與之對應(無狀態)，需要把模型放入流處理系統中，也就是將tensorflow PB model模型注冊為udf，完成上述步驟后，數據流會進入ML檢測階段。

使用流計算相關功能時，需要強大的平臺予以支持，以便在上面實施SQL開發、授權等操作。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的以智能数据架构，挖掘增长金矿的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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